Profundizarás en la personalización del aprendizaje con Inteligencia Artificial en la mejor universidad digital del mundo, según Forbes”

La elaboración de materiales didácticos con IA generativa tiene el potencial de revolucionar la educación, al permitir la generación automática de contenido educativo personalizado y de alta calidad. Por ejemplo, algoritmos como el GPT-3 pueden generar explicaciones, ejercicios y ejemplos de forma automatizada. Esto resulta útil para crear materiales de lectura, guías de estudio y ejercicios concretos para cada alumno. Asimismo, la IA también confecciona materiales multimedia tales como gráficos, animaciones y vídeos para mejorar la retención del conocimiento. 

Por eso, TECH lanza un Experto Universitario que versará sobre la práctica docente con IA generativa. El plan de estudios analizará detalladamente estrategias de implementación de proyectos en el aula, empleando las herramientas tecnológicas más sofisticadas. También el temario profundizará en la identificación, extracción y preparación de datos de carácter educativos. En esta línea, la capacitación empleará técnicas de Machine Learning para interpretar tendencias y patrones. Asimismo, la titulación universitaria aportará múltiples casos prácticos de predicciones exitosas en entornos educativos. De esta forma, los profesionales de la docencia estarán cualificados para abordar con éxito desafíos en el aula.

En cuanto a la metodología de este programa, conviene matizar que refuerza su carácter innovador. TECH pone a disposición del alumnado un entorno educativo 100% online, adaptándose así a las necesidades de los profesionales ocupados que quieren avanzar en sus carreras. Igualmente, emplea el sistema de enseñanza Relearning, basado en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. El único requisito para el alumnado es que tenga a su alcance un dispositivo electrónico con acceso a Internet (como un móvil, ordenador o tablet), para ingresar en el Campus Virtual y acceder al material didáctico más innovador.

Diseñarás encuestas de evaluación de la calidad docente y aprovecharás el feedback del alumnado para optimizar tus propuestas educativas”

Este Experto Universitario en Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Ejercicio Docente contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial para el Ejercicio Docente
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información teórica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

¿Buscas enriquecer tu toma de decisiones educativas? Consíguelo gracias a las herramientas de Automatización Inteligente que te brindará este programa”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Manejarás con eficacia el Análisis de Datos para prevenir y solucionar problemas educativos”

¡Olvídate de memorizar! Con el sistema del Relearning integrarás los conceptos de manera natural y progresiva”  

Este Experto Universitario proporcionará al alumnado un prisma integral relativo al desarrollo de proyectos de IA en el contexto educativo. Para lograrlo, el plan de estudios pondrá a disposición de los estudiantes las herramientas más innovadoras para tomar decisiones fundamentadas. Asimismo, el temario ahondará en una variedad de algoritmos para realizar análisis predictivos de datos, correspondientes al rendimiento académico. En este sentido, la capacitación se centrará en cómo la IA contribuye la evaluación y personalización de la enseñanza. También se brindarán claves para la aplicación de estrategias pedagógicas, destinadas a la corrección de actividades y elaboración de materiales didácticos.

Este Experto Universitario combina la excelencia docente con la revolución tecnológica del Aprendizaje Automático, para mantenerte a la vanguardia educativa”

Módulo 1. Análisis de datos y aplicación de técnicas de IA para la personalización educativa 

1.1. Identificación, extracción y preparación de datos educativos 

1.1.1. Aplicación de H2O.ai en la recolección y selección de datos relevantes en entornos educativos 
1.1.2. Técnicas de limpieza y normalización de datos para análisis educativos 
1.1.3. Importancia de la integridad y calidad de los datos en investigaciones educativas 

1.2. Análisis y evaluación de datos educativos con IA para la mejora continua en el aula 

1.2.1. Implementación de TensorFlow en la interpretación de tendencias y patrones educativos mediante técnicas de machine learning 
1.2.2. Evaluación del impacto de estrategias pedagógicas mediante análisis de datos 
1.2.3. Aplicación de Trinka en la integración de retroalimentación basada en IA para la optimización del proceso de enseñanza 

1.3. Definición de indicadores de rendimiento académico a partir de datos educativos 

1.3.1. Establecimiento de métricas clave para evaluar el rendimiento estudiantil 
1.3.2. Análisis comparativo de indicadores para identificar áreas de mejora 
1.3.3. Correlación entre indicadores académicos y factores externos mediante IA 

1.4. Herramientas de IA para el control y la toma de decisiones educativas 

1.4.1. Sistemas de soporte a la decisión basados con tome.ai para administradores educativos 
1.4.2. Utilización de Trello para la planificación y asignación de recursos educativos 
1.4.3. Optimización de Procesos Educativos Mediante Análisis Predictivo con Orange Data Mining  

1.5. Tecnologías y algoritmos de IA para análisis predictivo de datos de rendimiento académico 

1.5.1. Fundamentos de modelos predictivos en educación 
1.5.2. Uso de algoritmos de clasificación y regresión para predecir tendencias educativas 
1.5.3. Casos prácticos de predicciones exitosas en entornos educativos 

1.6. Aplicación de análisis de datos con IA para la prevención y solución de problemas educativos 

1.6.1. Identificación temprana de riesgos académicos mediante análisis predictivo 
1.6.2. Estrategias de intervención basadas en datos para abordar desafíos educativos 
1.6.3. Evaluación del impacto de soluciones basadas con DataRobot AI en la educación 

1.7. Diagnóstico personalizado de dificultades de aprendizaje a partir de análisis de datos con IA 

1.7.1. Técnicas de IA para la identificación de estilos y dificultades de aprendizaje con IBM Watson Education  
1.7.2. Integración de análisis de datos en planes de apoyo educativo individualizados 
1.7.3. Estudio de casos de diagnósticos mejorados por el uso de IA 

1.8. Análisis de datos y aplicación de IA para identificación de necesidades educativas particulares 

1.8.1. Enfoques de IA para la detección de necesidades educativas especiales con Gooroo 
1.8.2. Personalización de estrategias de enseñanza basadas en el análisis de datos 
1.8.3. Evaluación del impacto de la IA en la inclusión educativa 

1.9. Personalización del aprendizaje con IA a partir de análisis de datos de rendimiento académico 

1.9.1. Creación de itinerarios de aprendizaje adaptativos utilizando Smart Sparrow 
1.9.2. Implementación de sistemas de recomendación para recursos educativos 
1.9.3. Medición del progreso individual y ajustes en tiempo real mediante Squirrel AI Learning 

1.10. Seguridad y privacidad en el tratamiento de datos educativos 

1.10.1. Principios éticos y legales en la gestión de datos educativos 
1.10.2. Técnicas de protección de datos y privacidad en sistemas educativos con Google Cloud Security 
1.10.3. Casos de estudio sobre violaciones de seguridad y su impacto en la educación 

Módulo 2. Desarrollo de proyectos de Inteligencia Artificial en el Aula    

2.1. Planificación y Diseño de Proyectos de IA en Educación con Algor Education  

2.1.1. Primeros pasos para planificar el proyecto  
2.1.2. Bases de conocimiento  
2.1.3. Diseño de proyectos de IA en Educación   

2.2. Herramientas para el desarrollo de proyectos educativos con IA  

2.2.1. Herramientas para el desarrollo de proyectos educativos: TensorFlow Playground 
2.2.2. Herramientas para proyectos educativos en Historia  
2.2.3. Herramientas para proyectos educativos en Matemáticas; Wolfram Alpha 
2.2.4. Herramientas para proyectos educativos en Inglés: Grammarly 

2.3. Estrategias de implementación de proyectos de IA en el aula  

2.3.1. Cuando implantar un proyecto de IA  
2.3.2. Por qué implantar un proyecto de IA  
2.3.3. Estrategias a llevar a cabo   

2.4. Integración de proyectos de IA en asignaturas específicas  

2.4.1. Matemáticas e IA: Thinkster math 
2.4.2. Historia e IA  
2.4.3. Idiomas e IA: Deep L 
2.4.4. Otras asignaturas: Watson Studio 

2.5. Proyecto 1: Desarrollo de proyectos educativos utilizando aprendizaje automático con Khan Academy  

2.5.1. Primeros pasos  
2.5.2. Toma de requisitos  
2.5.3. Herramientas a utilizar  
2.5.4. Definición del proyecto    

2.6. Proyecto 2: Integración de la IA en el desarrollo de juegos educativos   

2.6.1. Primeros pasos  
2.6.2. Toma de requisitos  
2.6.3. Herramientas a utilizar  
2.6.4. Definición del proyecto    

2.7. Proyecto 3: Desarrollo de chatbots educativos para asistencia estudiantil 

2.7.1. Primeros pasos  
2.7.2. Toma de requisitos  
2.7.3. Herramientas a utilizar  
2.7.4. Definición del proyecto   

2.8. Proyecto 4: Integración de agentes inteligentes en plataformas educativas con Knewton 

2.8.1. Primeros pasos  
2.8.2. Toma de requisitos  
2.8.3. Herramientas a utilizar  
2.8.4. Definición del proyecto   

2.9. Evaluación y Medición del Impacto de proyectos de IA en Educación con Qualtrics 

2.9.1. Beneficios de trabajar con IA en el aula  
2.9.2. Datos reales  
2.9.3. IA en el aula   
2.9.4. Estadísticas de la IA en educación   

2.10. Análisis y mejora continua de proyectos de IA en Educación con Edmodo Insights 

2.10.1. Proyectos actuales   
2.10.2. Puesta en marcha  
2.10.3. Que nos depara el futuro  
2.10.4. Transformando el Aulas 360 

Módulo 3. Práctica docente con Inteligencia Artificial generativa    

3.1. Tecnologías de IA generativa para su uso en Educación  

3.1.1. Mercado actual: Artbreeder, Runway ML y DeepDream Generator 
3.1.2. Tecnologías en uso  
3.1.3. Que está por venir  
3.1.4. El futuro del aula  

3.2. Aplicación de herramientas de IA generativa en la planificación educativa  

3.2.1. Herramientas de planificación: Altitude Learning 
3.2.2. Herramientas y su aplicación  
3.2.3. Educación e IA  
3.2.4. Evolución   

3.3. Creación de materiales didácticos con IA generativa mediante Story Ai, Pix2PIx y NeouralTalk2 

3.3.1. IA y sus usos en el aula 
3.3.2. Herramientas para crear material didáctico  
3.3.3. Como trabajar con las herramientas  
3.3.4. Comandos   

3.4. Desarrollo de pruebas de evaluación mediante IA generativa con Quizgecko 

3.4.1. IA y sus usos en el desarrollo de pruebas de evaluación   
3.4.2. Herramientas para el desarrollo de pruebas de evaluación   
3.4.3. Como trabajar con las herramientas  
3.4.4. Comandos   

3.5. Retroalimentación y comunicación mejoradas con IA generativa  

3.5.1. La IA en la comunicación  
3.5.2. Aplicación de herramientas en el desarrollo de la comunicación en el aula  
3.5.3. Ventajas e inconvenientes   

3.6. Corrección de actividades y pruebas evaluativas mediante IA generativa con Grandscope AI 

3.6.1. IA y sus usos en la corrección de actividades y pruebas evaluativas  
3.6.2. Herramientas para la corrección de actividades y pruebas evaluativas   
3.6.3. Como trabajar con las herramientas  
3.6.4. Comandos  

3.7. Generación de encuestas de evaluación de la calidad docente mediante IA generativa  

3.7.1. IA y sus usos en la generación de encuestas de evaluación de la calidad docente mediante IA   
3.7.2. Herramientas para la generación de encuestas de evaluación de la calidad docente mediante IA  
3.7.3. Como trabajar con las herramientas  
3.7.4. Comandos  

3.8. Integración de Herramientas de IA generativa en estrategias pedagógicas  

3.8.1. Aplicaciones de la IA en las estrategias pedagógicas  
3.8.2. Usos correctos   
3.8.3. Ventajas e inconvenientes  
3.8.4. Herramientas de IA generativa en las estrategias pedagógicas: Gans 

3.9. Utilización de IA generativa para el diseño universal para el aprendizaje  

3.9.1. IA generativa, porqué ahora  
3.9.2. IA en el aprendizaje 
3.9.3. Ventajas e inconvenientes  
3.9.4. Aplicaciones de la IA en el aprendizaje  

3.10. Evaluación de la efectividad de la IA generativa en la Educación  

3.10.1. Datos sobre efectividad  
3.10.2. Proyectos  
3.10.3. Propósitos de diseño  
3.10.4. Evaluar la efectividad de la IA en Educación

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